06out2026
09:00 Defesa de Doutorado sala 85 do IC2
Tema
QoE-Aware Immersive Video Streaming over MEC: Viewport Prediction, Adaptive Streaming, and Mobility Management
Aluno
Meer Muhammad Khan Jalbani
Orientador / Docente
Edmundo Roberto Mauro Madeira
Breve resumo
O streaming de vídeo imersivo, que engloba tanto vídeo em 360 graus quanto vídeo volumétrico, representa uma das aplicações mais exigentes para redes 5G e infraestrutura de Computação de Borda Multiacesso (MEC). Garantir uma Qualidade de Experiência (QoE) consistente para essas aplicações exige resolver simultaneamente diversos problemas interrelacionados: estimar com precisão a QoE sob condições de tráfego criptografado, prever eficientemente o viewport do usuário antes que o conteúdo seja solicitado, otimizar o streaming adaptativo de taxa de bits em protocolos de transporte heterogêneos e manter a continuidade do serviço sob mobilidade do usuário. Nenhum framework existente aborda todas essas dimensões simultaneamente, e trabalhos anteriores trataram cada uma delas como um problema isolado.
Esta tese apresenta cinco contribuições de pesquisa para o streaming de vídeo imersivo com foco em QoE sobre redes 5G MEC, cada uma abordando uma dimensão distinta do problema dentro de uma progressão de pesquisa contínua. A primeira contribuição, ASSESSOR 360°, propõe um modelo de estimação de QoE transparente à criptografia para vídeo 360° na camada MEC, operando sem inspeção profunda de pacotes, e caracteriza os trade-offs de QoE entre TCP e QUIC em quatro cenários de mobilidade do usuário. A segunda contribuição, EdgeVP-Former, introduz um transformer leve baseado em destilação de conhecimento para predição de viewport em tempo real na borda da rede, alcançando 95,5% de precisão de predição com apenas 0,15 MB de footprint de memória e 0,185 ms de latência de inferência um speedup de 3,41× em relação a modelos transformer completos mantendo estabilidade de predição perfeita que evita o thrashing do cache de borda. A terceira contribuição, EdgeVP-3D, estende a predição de viewport para vídeo volumétrico por meio de um transformer de Auto-Atenção Consciente de Profundidade (DASA) que modela a oclusão em conteúdo tridimensional, alcançando uma redução de 99,5% no desperdício de largura de banda em tiles distantes e 17,2% de redução no total de dados transferidos em comparação com baselines que não consideram profundidade. A quarta contribuição, PRISM, integra controle de zona baseado em aprendizado por reforço, suavização de qualidade e escalonamento adaptativo de protocolo de transporte em um framework holístico de streaming adaptativo, alcançando 100% de eliminação de stalls, redução de 12–27% na largura de banda, redução de 9–63% na latência e melhoria de 7–17% no MOS em seis configurações Protocolo-ABR. A quinta contribuição, DPHA, trata do gerenciamento de handover e mobilidade para streaming volumétrico em redes multi-MEC por meio de migração proativa de conteúdo priorizada por profundidade e um agente de Otimização de Política Proximal (PPO) para temporização precisa de handover, alcançando uma redução de 32× no tempo de interrupção do handover (2,8 ms vs. 90,0 ms na baseline), 73,6% de prontidão de cache no MEC alvo e eliminação completa de stalls de reprodução em todos os eventos reais de handover (0% vs. 100% na baseline).
Os resultados experimentais demonstram que cada estágio dessa progressão proporciona melhorias substanciais em relação às baselines existentes em sua respectiva dimensão do problema. Em conjunto, as cinco contribuições abrangem todo o espaço do problema de QoE para streaming imersivo em MEC desde a medição de tráfego criptografado, passando pela predição de viewport 3D, até a entrega adaptativa e o gerenciamento de mobilidade com as predições cientes de profundidade do EdgeVP-3D orientando diretamente as decisões de migração do DPHA como o único ponto validado de integração entre as contribuições.
Banca examinadora
Titulares:
| Edmundo Roberto Mauro Madeira | IC/UNICAMP |
| Antonio Alfredo Ferreira Loureiro | DCC/UFMG |
| Eduardo Coelho Cerqueira | ITEC/UFPA |
| Juliana Freitag Borin | IC/UNICAMP |
| Allan Mariano de Souza | IC/UNICAMP |
Suplentes:
| Islene Calciolari Garcia | IC/UNICAMP |
| Augusto José Venâncio Neto | DIMAp/UFRN |
| Magnos Martinello | DI/UFES |